您可以通过稳定扩散看到这一点。 Transformers 根据上下文分解内容，以预测最佳输出。这是 ChatGPT 工作方式的简化。 了解了这些基础知识后，我们可以看看生成式人工智能如何融入现代技术世界，以了解一切变化的速度有多快。 生成式人工智能与通用人工智能 为了比较生成式人工智能和通用人工智能，我们首先应该定义通用人工智能。这个概念描述的是可以执行各种任务的人工智能。目前没有现实世界的例子可以引用，因为通用人工智能的尝试没有完全符合这个定义，但我们可以看看目前的尝试。
也许最好的例子就是谷 新西兰手机号码列表 歌服务。在一个生态系统中，你可实查找等等。 显然，这个套件提供的功能比任何单一的生成式 AI 工具都要多，但仍有许多任务是 Google 套件无法完成的。真正的通用 AI 能够承担任何新任务并取得成功。 使用技巧和工具浏览 Google 更新并获取高质量内容 训练方法和模型架构 构建这两种类型的人工智能的方法看起来大不相同。大多数生成模型都利用统计训练。
凭借非常庞大的训练数据来源和复杂的分析模型，这些人工智能可以分解它们所创建内容类型的许多示例。这创建了一个基线，然后可用于预测输出并生成新内容。 这就是图片生成器学习制作新图像的方式。这也是聊天机器人说话的方式。 通用人工智能采用多种不同的方法。虽然许多人工智能都采用统计训练，但目前通用人工智能试图结合多种专业人工智能的技能组合。从这个意义上讲，通用人工智能实际上只是一系列连接其他人工智能的桥梁，使它们能够协同工作。
实际应用 内容生成器的应用程序很容易理解。想要创建品牌徽标，但没有平面设计技能？图像生成器就是您的好帮手。需要帮助创建原创书面内容？聊天机器人就像为您的团队添加了写作助手和编辑。 至于通用人工智能，理论上的用例将包括虚拟助手。强大的人工智能可以帮助您预订行程、安排工作日程、整合电子邮件、记住生日，甚至驾驶您的汽车。 在目前的迭代中，通用人工智能模型可以提供广泛的服务，可以减轻许多繁重的工作，但目前它们还无法与人类助手相提并论。